python 利用cartopy绘制全国舒适指数分布图

最新推荐文章于 2025-04-02 13:30:36 发布

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该博客展示了如何使用Python的Cartopy库结合ERA5数据绘制全国舒适指数分布图。首先，设置了中文字体和解决乱码问题，然后读取气象数据并计算舒适指数。接着，通过cartopy读取地形文件并创建地图，设置色标、网格线和海岸线。最后，绘制了中国南海区域，并进行了白化处理，使得地图更聚焦于中国区域。

python 利用cartopy绘制全国舒适指数分布图

效果图

在这里插入图片描述

需要用到的库

import cartopy.crs as ccrs
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy
import numpy as np
import netCDF4 as nc
import cartopy.feature as cfeature
import cartopy.io.shapereader as shpreader
import matplotlib as mpl
import maskout

其中maskout是一个单独的py文件，不是用pip或anaconda安装的

绘图步骤

设置中文字体

#  设置画图字体的大小
plt.rcParams.update({
   
   'font.size': 20})
#  解决中文乱码问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
#  解决负号乱码问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

读取数据

file = '2022_1_1_T_dewT_u_v.nc'
nc_data_object = nc.Dataset(file)
lons = nc_data_object.variables['longitude'][:]
lats = nc_data_object.variables['latitude'][:]
t2m = (nc_data_object.variables['t2m'][:] - 273)
td = (nc_data_object.variables['d2m'][:] - 273)
w_v = numpy.sqrt(nc_data_object.variables['v10'][:] ** 2 + nc_data_object.variables['u10'][:] ** 2)

处理并计算数据

计算相对湿度

def RH1(t, td):
    E0 = 6.11
    E1 = E0 * 10 ** (8.6 * t / (273.3 + t))
    E2 = E0 * 10 ** (8.6 * t / (273.3 + td))
    RH = E2 / E1
    return RH

t2m = np.sum(t2m, axis=0) / 24
td = np.sum(td, axis=0) / 24
w_v = w_v.sum(axis=0) / 24
RH = RH1(t2m, td)
I = (1.8

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